李航统计学习－支持向量机（SVM）之我的理解

支持向量机 是一种 二分类模型 SVM 不同于 感知机   是因为 SVM学习策略是间隔最大化，可以将该问题理解为凸二次规划问题，也可以将该问题理解为正则化的合叶损失函数最小化问题 支持向量机学习方法 可以从简单到繁杂分成三种：  线性可分支持向量机（可以使用硬间隔最大化学习线性分类器），  线性支持向量机（使用软间隔最大化学习），  非线性支持向量机（使用核技巧以及软间隔最大化） 现在给支持向量

>>阅读原文<<